深入解析 LLMRerank:一种基于LLM的节点重排序器
在自然语言处理(NLP)领域,节点重排序是一个关键的步骤。它涉及对检索到的节点进行重新排序,以便更好地匹配查询需求。今天,我们将深入探讨一种名为 LLMRerank
的节点重排序器,它利用大型语言模型(LLM)来对节点进行重排序。这种重排序器在处理复杂查询时尤为有用,因为它可以帮助我们更好地理解节点的相关性。
前置知识
在深入了解 LLMRerank
之前,我们需要掌握以下几个概念:
- 节点(Node):在NLP中,节点是文档的基本单元。它可以是一个句子、一个段落或一个词语。
- 大型语言模型(LLM):一种基于深度学习的模型,能够理解和生成自然语言文本。
- 提示模板(Prompt Template):一种用于生成LLM输入的模板,通常包含占位符,用于插入动态内容。
- 查询包(Query Bundle):包含查询字符串和其他相关信息的包,用于指导节点的检索和重排序。
LLMRerank 的实现
LLMRerank
是一个基于 BaseNodePostprocessor
接口的类,它通过利用LLM对节点进行重排序。下面是其实现的详细解析:
导入必要的模块
首先,我们需要导入一些必要的模块和函数:
from typing import Callable, List, Optional
from llama_index.core.bridge.pydantic import Field, PrivateAttr, SerializeAsAny
from llama_index.core.indices.utils import (
default_format_node_batch_fn,
default_parse_choice_select_answer_fn,
)
from llama_index.core.llms.llm import LLM
from llama_index.core.postprocessor.types import BaseNodePostprocessor
from llama_index.core.prompts import BasePromptTemplate
from llama_index.core.prompts.default_prompts import DEFAULT_CHOICE_SELECT_PROMPT
from llama_index.core.prompts.mixin import PromptDictType
from llama_index.core.schema import NodeWithScore, QueryBundle
from llama_index.core.settings import Settings
定义 LLMRerank 类
现在,我们定义 LLMRerank
类,并为其添加必要的属性和方法:
class LLMRerank(BaseNodePostprocessor):
"""LLM-based reranker."""
top_n: int = Field(description="Top N nodes to return.")
choice_select_prompt: SerializeAsAny[BasePromptTemplate] = Field(
description="Choice select pro